新着Pick
143Picks
Pick に失敗しました

人気 Picker
リテールにおけるAI活用だとここ最近は需要予測精度向上による発注精度の向上と自動化が、取り扱い品目の増える店舗でのコスト削減と機会損失減に大きく貢献しています(コロナによって対応を迫られているのも事実ですが・・・)
ストアエクスペリエンス向上のためのデータ活用はこれまでも沢山の試みがなされ(日本だとスーパーのトライアルさんとか有名ですね)店舗内外の顧客の動きをカメラやスマホからのWifiシグナルで捕らえたり、そこに顔認識を組み合わせたり、そこにPoSデータを連動させたりとビジョンや取り組みは聞かれますが、最終的な施策がレコメンデーションとクーポン発行の域をなかなか出ないので、その効果は限定的という印象です。
Netflixなどのデジタルコンテンツ消費においてはレコメンドエンジンが消費行動に重要な影響を与えるものの、結局はコンテンツ力そのものの重要性には何物も勝らず、デジタルコンテンツプラットフォーマーもオリジナルコンテンツ作りに集中しているのがここ数年です。
これがスーパーなどの日用品の分野となると、レコメンド&クーポンが消費行動に与えるインパクトはさらに限定的です。Tポイントなど、ポイントを基にしたマーケティング事業が元気がなくなった理由も同様で、結局価値創出の施策のレベルがオススメ&クーポンという表面的なレベル以上に深まらないことに問題があります。
正しくこの記事を読み解くための三つのポイントを挙げる。

(1)AIによる取引が信用できると答えた回答者が46%「しか」いなかったこと
(2)AIについての言及が中心となり「データ」の存在が薄いこと
(3)未だに実店舗とECの売り上げが区分されており縦割り思考が残っていること

まず、【(1)AIによる取引が信用できると答えた回答者が46%「しか」いなかったこと】に驚きが隠せない。前回集計時が30%とのことで伸びは見られるものの、まだまだAIについての懐疑心は消えていない。多くのサービスや企業がユーザーに対し、AIにアルゴられる(アルゴリズムに推薦される)ことの快適性を提供できていないことを示している集計だからだ。一方でこの状態はチャンスとも言える。AIにアルゴられる快適性を、ユーザーに対し早々に提供できたサービス・企業が各分野でのシェアを拡げる可能性がある。

二つ目のポイントは【(2)AIについての言及が中心となり「データ」の存在が薄いこと】だ。顧客ひとりひとりのリアルタイムデータとその集積データこそ、価値を生む源泉だ。AIは優れたエンジンだが、エンジンにとってのガソリンといえる「データ」を充分に与えないとワークしないことを常に忘れてはいけない。(余談ではあるが、シン・ニホンでは、AIを単体で呼ばずに「データ×AI」と呼んでいるのも上記の理由からだ)

最後のポイントは次の観点となる。そもそもタイトルにもある「ECに対抗できる可能性がある」ということから分かる通り、【(3)未だに実店舗とECの売り上げが区分されており縦割り思考が残っている】ことに注目してほしい。これについては時代錯誤感をもはや感じた方がよいのかもしれない。ビービット藤井さんによる「アフターデジタル」「アフターデジタル2」を読むと、リアル(実店舗)もネット(EC)も区分されるべきではないことがよく分かる。顧客の一連の体験として、たまたまリアルで触れる時もあればネットでやりとりをする時もある。思考の始め方として、リアルとネットを敵対的な存在として考えないほうが、顧客に支持されるサービスやUXの設計ができるようになるはずだ。

まとめるとこの記事からの学びは
・AIにアルゴられる快適性を早く産んだもの勝ち
・データありきでAIを考える
・リアルとネットを区別せず一体として体験価値を作る
となる。
実は店舗内より店舗外においてテクノロジーをもっと利用すべきだと思っている。例えば外出中に、ネット上で探していた洋服が近くのお店にあるよ、と通知してくれたらそのお店に行くと思うんですよね。リアルな店舗は既に貴重な体験を届けてくれることがコロナによって強調されているので、如何に来てもらう仕組みを作るか。店舗は自動運転とかそっちのテクノロジーに乗っかるのが大切かな。
日本においてAI x 小売といえばDiscount Storeのトライアルが圧倒的に結果を残していますね。店内のいたるところにAIカメラを設置し、顧客の購買行動や棚の在庫の動きを追いかけ、それを調達などにフィードバックする、という仕組みを作れている。AI活用の実験をしている小売は多々あると思いますが、経営のコミット度合いによってその結果は大きく差が出ている印象です。
実店舗単体じゃなく、ECと実店舗をつなぐための実店舗へのテクノロジー。
これから活用されていくことは間違いない。
来客予測・顧客識別・自動発注など一例ではありますが、店舗でのテクノロジー活用領域も徐々に拡大。職人芸をデータ化し、それをどう活用するか?この活用の差が業績差にも繋がってきています。
どれだけデータが揃っても、買い物のワクワク感を出せないブランドは生き残れないと思う。

買い物のワクワク感

①自分の未知なるものを発見
②自分に最適なものを発見
③自分の知らない関連情報を理解

この3つあたりの組み合わせが大事で、店舗内データは顧客の好奇心を満たすよう使うことが大切だと考えています。
Business Insiderによると店舗にて購買前に顧客を認知しオファーできてるUSのリテーラーは19%だそうです。

顧客とのエンゲージメントを高めていく必用がある中においてテクノロジーの活用は今後必須であり、そこに顧客認知は切っても切り離せないところがあります。

そのためAIを含めて様々なテクノロジーを利用する中においてプライバシーへの配慮なども必須です。

これらをどう両立させていきながら顧客体験を提供していくか、さらには単純にEC対抗だけでなく、店舗の価値をどこにおいて共存していくのか、今が転換期なのかなと思います。
NewsPicksでコメントしている方々が、GMSで買い物したことなさそうな方ばかりで(ry